Banca de DEFESA: ERIKSON CARLOS RAMOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ERIKSON CARLOS RAMOS
DATA: 29/08/2025
HORA: 11:00
LOCAL: REMOTA
TÍTULO: Detecção Automática de Anomalias Baseada em Difusão Geométrica Markoviana
PALAVRAS-CHAVES: detecção automática de anomalias; difusão geométrica markoviana; aprendizado não supervisionado
PÁGINAS: 84
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
RESUMO: A detecção automática de anomalias é essencial em domínios como saúde, finanças e cibersegurança, nos quais pequenos desvios podem indicar fraude, falha ou risco iminente. Este estudo apresenta um método não supervisionado denominado Detecção Automática de Anomalias baseada em Difusão Geométrica Markoviana (DA-DGM), aplicável a conjuntos de dados uni e multidimensionais. A técnica utiliza difusão geométrica para identificar relações não lineares entre instâncias. Em dados multidimensionais, o parâmetro de escala é ajustado por meio da entropia de Shannon, combinando busca global e refinamento local, o que garante adaptabilidade ao contexto dos dados. As avaliações realizadas em conjuntos sintéticos e reais demonstram que o DA-DGM iguala ou supera métodos clássicos como k-Nearest Neighbors (KNN) e Local Outlier Factor (LOF), além de apresentar desempenho competitivo em relação ao Isolation Forest (IForest), com destaque para cenários que envolvem variedades de geometria complexa e baixas proporções de anomalias. Esses resultados evidenciam o potencial do DA-DGM para aplicações críticas de detecção de anomalias e reforçam a utilidade de abordagens baseadas em difusão na mineração de dados.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1140339 - LEANDRO CARLOS DE SOUZA
Interno - 1723491 - CLAUIRTON DE ALBUQUERQUE SIEBRA
Interno - 2126491 - GUSTAVO HENRIQUE MATOS BEZERRA MOTTA
Externo à Instituição - BRUNO CESAR BARRETO DE FIGUEIREDO
Externo à Instituição - LEANDRO APARECIDO SIMAL MOREIRA